Одним из основных аспектов автоматизации научных исследований является использование специализированных программ и алгоритмов для сбора, обработки и анализа данных. Разрабатываемый модуль предназначен для разметки и подсчёта зон контраста среза биологического объекта, таким образом, чтобы выделить зоны смены роста и зоны воздействия факторов окружающей среды, с возможностью анализа полученных данных.
Ключевые слова: ПО, программное обеспечение, разметка зон контраста ОС, операционная система, ПM, программный модуль, керн, автоматизация, окружающая среда.
Автоматизация научных исследований играет важную роль, ускоряя процесс получения данных, повышая их точность и качество, облегчая анализ. Развитие технологий и создание новых инструментов автоматизации позволяют исследователям эффективнее работать, сокращая время на рутинные задачи, уделять больше внимания анализу результатов.
Использование специализированных программ и алгоритмов для сбора, обработки и анализа данных — важный аспект автоматизации научных исследований. Мощные технологии искусственного интеллекта помогают обрабатывать большие объемы информации быстро, находя скрытые закономерности, что способствует научному развитию.
Кораллы состоят из карбоната кальция, преимущественно в виде кальцита, а также содержат различные редкие элементы, такие как магний, стронций, барий, йод, молибден, марганец, цинк, кадмий и бром. В дополнение, около 2 % массы оси коралла состоит из органических соединений, таких как белки, липиды и сахара [1]. Концентрации микроэлементов, поступающих в коралл из морской воды, и органического вещества, синтезируемого самим кораллом, периодически колеблются по мере его роста. Для изучения скорости роста коралла и процессов поглощения микроэлементов используются различные методы анализа. Структура коралловых кернов представляет собой уникальный архив климатических и экосистемных изменений за длительное временное промежуток. Исследование Японского красного коралла (Corallium japonicum) показало, что при росте его ось расширяется радиально, образуя концентрические кольца роста. Таким образом, концентрические кольца роста можно наблюдать в тонком поперечном сечении оси с помощью петрографического метода прямого микроскопического наблюдения. Дополнительно проведенные исследования температуры воды около места культивирования коралла позволили связать изменения в ростовом кольце со сменой температурного режима. Таким образом, изменения в ростовых кольцах коралла отражают окружающую среду и динамику поглощения микроэлементов в его структуре [1].
Разрабатываемый модуль предназначен для разметки зон контраста на срезах биологических объектов. Изображения кернов кораллов содержат зоны контраста с различными характеристиками (цвет, тон, яркость). Для анализа и обработки разработаем ПО, которое будет производить разметку зон, а также производить подсчет количественных характеристик полученной разметки.
В процессе исследования был осуществлен краткий обзор научной области по заданной теме, а также проведено сравнение предполагаемых аналогов разрабатываемого программного модуля. Результаты сравнения представлены в таблице 1.
Таблица 1
Обзор существующих решений
|
Параметры сравнения |
Компьютерная томография — Siemens Somatom Emotion 16 |
Segment Anything |
ПМ БОМО |
|
Автоматизация |
Нет |
Да |
Да |
|
Доступная цена |
19 000 000 руб |
бесплатно |
бесплатно |
|
Интерфейс, ориентированный на пользователя |
Нет |
Нет |
Да |
|
Минимализация влияния человеческого фактора |
Нет |
Нет |
Да |
|
Точность исследования |
99 % |
70 % |
90 % |
Коралловые керны представляют собой эффективное средство для получения информации о исторических событиях. Специалисты все шире применяют метод анализа контрастных зон на срезах кораллов, что способствует дальнейшим научным открытиям в области планетарной и океанической динамики. Однако процесс анализа и разметки контрастных зон на изображениях коралловых кернов остается сложным и трудоемким. Одной из ключевых проблем в данной области является потребность в разработке адаптивных алгоритмов обработки изображений, способных автоматически анализировать различные типы контраста на керновых срезах кораллов. Для разработки модуля, предназначенного для разметки зон контраста на срезе биологического объекта, будут использованы методы машинного обучения и компьютерного зрения.
Вначале, для получения корректного результата, необходимо провести предварительную обработку изображения объекта с целью повешения контрастности, изображения, выделения определённых особенностей. Для этого используем сверточные нейронные сети. Далее проведём разработку алгоритма для автоматического обнаружения и разметки зон контраста на изображениях срезов биологических объектов, алгоритм обработки основан на математических подсчётах. После обработки визуализируем полученные результаты, а также осуществим возможность сохранения и экспорта данных для последующей обработки.
Создание такого модуля позволит исследователям и специалистам в области биологии проводить более точный и объективный анализ срезов биологических объектов и выявлять особенности и закономерности в их структуре и развитии.
Для написания программного модуля были рассмотрены различные языки программирования. Для написания алгоритма обработки изображения и составления отчёта был выбран язык Python. Результаты сравнения языков приведены в таблице 2.
Таблица 2
Выбор языка программирования для написания внутреннего алгоритма
|
Язык Характеристики языка |
Python |
Go |
Java |
C++ |
R |
|
Простота синтоксиса для beginner разработчиков |
Да |
Да |
Нет |
Нет |
Нет |
|
Экосистема библиотек |
Да |
Нет |
Да |
Да |
Да |
|
Мультиплатформенность |
Да |
Нет |
Да |
Да |
Да |
|
Интеграция с другими языками |
Да |
Да |
Да |
Да |
Нет |
|
Открытые ресурсы, сообщество |
>500 000 на GitHub |
>100 000 на GitHub |
>1 000 000 на GitHub |
>500 000 на GitHub |
>300 000 на GitHub |
|
Автоматизированный контроль над памятью |
Да |
Да |
Да |
Нет |
Да |
|
Опыт использования, лет |
4 |
Нет |
2 |
4 |
Нет |
Алгоритм работы спроектированного программного модуля происходит по следующему сценарию:
- Начало работы модуля;
- Считывание данных;
- Проверка условия — данные соответствуют формату.jpg,.png;
- При положительном ответе происходит переход на этап № 5, при отрицательном ответе происходит переход на этап № 2;
- Передача изображения на предобработку пользователю;
- Вывод сообщения «Выберите область исследования» и программного окна с интерфейсом для выбора сегмента изображения;
- Считывание данных, полученных из пользовательского интерфейса;
- Сохранение выделенной области как отдельного изображения;
- Передача изображения на обработку нейронной сети;
- Работа нейронной сети по преобразованию изображения;
- Передача изображения на обработку для нахождения зон контраста;
- Работа алгоритма по нахождению и разметки зон контраста;
- Передача обработанного изображения для корректировки;
- Пользователь подтверждает результат? При положительном ответе переход на этап 15, при отрицательном ответе — считать данные, введённые пользователем, переход на этап на этап 9;
- Передача изображения для формирования отчёта;
- Формирование отчёта;
- Вывод результата в форму для скачивания отчета.
Схема алгоритма представлена на рис.1.
Рис. 1. Схема алгоритма программного модуля
Особенность разработки программного модуля для разметка и подсчёт зон контраста состоит в том, что для обнаружения непосредственно самих зон контраста был использован алгоритм, который суммирует значение цветных пикселей и отображает в прямоугольной системе координат гистограмму. Далее происходит нахождение точек экстремума и постановка маркеров в эти точки. После происходит фильтрация точек экстремума для отсечения нежелательных, слишком малых, побочных результатов.
Для проверки ПМ было проведено интеграционное тестирование методом черного ящика — тестируемый объект рассматривается в качестве черного ящика, а взаимодействие с ним проверяется только на уровне внешнего интерфейса и функциональных возможностей без предварительного знания о внутренней реализации программы, тестирование интерфейса и приемочное тестирование.
Итоги тестирования: все тесты прошли успешно, все критерии приемочного тестирования выполнены, и программное приложение готово к работе в соответствии с заявленными требованиями.
Особенности эксплуатации разработанного ПО: конечный пользователь программы должен обладать практическими навыками работы с графическим пользовательским интерфейсом. Для работы на данном программном обеспечении должен быть выделен специалист, понимающий принципы биологических процессов, в частности, в области коралловедения или дендрологии.
Результатом проведенной работы является рабочая версия программного модуля. ПМ позволяет автоматизировать разметку и подсчёт зон контраста среза биологического объекта.
Литература:
- PubMed [Электронный ресурс] Synchrotron µ-XRF mapping analysis of trace elements in in-situ cultured Japanese red coral, Corallium japonicum, 2022. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36032948/
